原文标题：端到端优化所有能力，字节跳动提出强化学习LLM Agent框架AGILE
原文作者：机器之心
冷月清谈：
怜星夜思：
2、主动向人类专家求助对 AGILE Agent 带来了哪些影响？
3、AGILE 框架在哪些实际场景中可以发挥作用？
原文内容
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大语言模型（Large Language Models, LLMs）的强大能力推动了 LLM Agent 的迅速发展。围绕增强 LLM Agent 的能力，近期相关研究提出了若干关键组件或工作流。然而，如何将核心要素集成到一个统一的框架中，能够进行端到端优化，仍然是一个亟待解决的问题。
来自字节跳动 ByteDance Research 的研究人员提出了基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的 LLM Agent 框架 ——AGILE。该框架下，Agent 能够拥有记忆、工具使用、规划、反思、与外界环境交互、主动求助专家等多种能力，并且通过强化学习实现所有能力的端到端训练。尤其值得注意的是，AGILE 框架允许 Agent 在不自信时主动向人类专家寻求建议。这带来了两大优势：首先，Agent 在处理复杂问题时能够持续保持高准确率；其次，通过向人类学习，增强了其快速适应新任务的泛化能力。
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论文地址：https://arxiv.org/abs/2405.14751
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代码地址：https://github.com/bytarnish/AGILE
研究者让 AGILE 框架在复杂问答任务中进行了验证。在 ProductQA 与 MedMCQA 任务上，经过 RL 训练后的 13B 模型或者 7B 模型能够超越提示工程构建的 GPT-4 Agent。
AGILE Agent 框架
如图 1 (a) 所示，AGILE 框架包含四个核心模块：LLM、记忆（Memory）、工具（Tools）和执行器（Executor）。LLM 负责预测动作；记忆模块记录 Agent 的轨迹；工具模块提供 Agent 可以调用的外部 API；执行器会监听 LLM 的输出，根据 LLM 的输出调用相应的模块执行具体的操作，并将执行操作得到的结果添加到 LLM 的上下文中。
图 1 (b) 展示了 AGILE Agent 在电商问答场景中的一个示例。电商问答是一个复杂的实际应用场景，面临的挑战包括需要海量商品的领域知识、灵活运用商品检索工具、以及快速适应不断涌现的新商品。如图 1 (b) 所示，AGILE Agent 会根据用户的问题检索记忆，如果无法确定问题的答案，Agent 会向人类专家寻求帮助。在获得专家的反馈后，Agent 会反思并将新掌握的领域知识存储在记忆中。在未来，面对新的问题时，Agent 能够从记忆中检索到这条知识，并基于这些知识直接给出准确的答案。除此之外，AGILE Agent 也会根据用户的问题选择是否调用外部工具（如搜索、数据库检索），辅助生成最终的回答。
强化学习定义：LLM Agents 被定义为一个 token-level MDP（Markov Decision Process）。动作空间（Action space）由 LLM 的词表构成，LLM 生成的每一个 token 是一个动作，LLM 本身则作为 Agent 的策略模型（Policy model）。Agent 的状态（State）由 LLM 上下文和记忆组成。在每个时刻，LLM 预测动作，执行器根据预定义的逻辑完成状态转移，同时环境给予 Agent 相应的奖励（Reward）。
在 AGILE 框架下，Agent 有两种策略学习方法。第一种是模仿学习，通过收集人类轨迹数据或更高级别 Agent 的轨迹数据，对 LLM 进行 SFT 训练。第二种是强化学习，通过定义奖励函数，利用强化学习算法来训练 LLM。
此外，LLM Agent 可能会产生跨越数百万个 tokens 的轨迹，这为直接训练带来了挑战。为了应对这种长程依赖的问题，研究人员提出了一种片段级别的优化算法。
主动寻求帮助：AGILE 框架允许 Agent 主动向外部的人类专家寻求帮助。这种机制有两个优势：首先，当 Agent 遇到不确定的情况时，通过求助人类专家，确保其在实际应用中达到高准确率。其次，Agent 能够通过对人类的反馈反思并积累知识，从而更快适应新环境，提升其泛化能力。然而决定何时寻求帮助是一个复杂决策，它涉及到 Agent 的自我评估、人类反馈对未来的价值以及人类专家的成本。因此，标注何时应该求助是很难的。但在强化学习框架中，可以通过定义相关奖励，将这种求助能力作为策略模型的一部分，在端到端训练中得到提升。
实验结果
ProductQA
ProductQA 是一个商品问答任务。该数据集包含 26 个对应不同商品类别的 QA 任务，每个任务平均包含 3,393 个问题。ProductQA 包括基于事实的问题、推理问题和商品推荐问题，它能够全面评估 Agent 处理历史信息和累积知识、利用工具、向人求助、自我评估和反思的能力。此外，训练和测试集由不同的任务构成，以评估 Agent 在新商品问答上的泛化能力。
在商品问答（ProductQA）任务上，基于 Vicuna-13b 训练的 AGILE Agent（agile-vic13b-ppo）表现超过了 GPT-4（gpt4-prompt）与提升工程构建的 GPT-4 Agent（agile-gpt4-prompt）。在使用了相当的求助比例（Advice Rate）的情况下，agile-vic13b-ppo 的 acc 相比于 agile-gpt4-prompt 提升了 7.4%，在 Total Score 上提升了 9.2%。
从上图可以看出，在执行包含上千个问答的任务整个过程中，agile-vic13b-ppo 的 acc 持续稳定地高于 agile-gpt4-prompt。同时寻求人类帮助的频率（Advice Rate）随着问答轮数的增加逐渐下降。此外，通过调整人类的咨询成本（Seeking Advice Cost）和进行强化学习训练，AGILE Agent 可以有效实现准确率与专家成本的权衡。
消融实验结果显示，记忆、反思、咨询人类建议、工具使用、RL 训练在实现高性能的 AGILE Agent 中均具有重要作用。
MedMCQA
MedMCQA 是一个多项选择的问答数据集，其问题来自医学院入学考试。在 MedMCQA 任务上，基于 Meerkat-7b 训练的 AGILE Agent（agile-mek7b-ppo）表现优于 GPT-4 Agent。准确率达到了 85.2%，超过了之前的 SOTA 方法 ——GPT 4-MedPrompt 的 79.1%。消融实验结果进一步验证了记忆、咨询人类建议、反思和 RL 训练的重要性。
更多研究细节，可参考原论文。
总结
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